动态规划算法求解最长公共子序列

news2024/11/26 2:47:27

动态规划算法是运筹学中求解多阶段决策问题的经典算法,本文将介绍动态规划算法的基本思想,并介绍如何使用动态规划算法求解最长公共子序列问题。

1. 动态规划算法的基本思想

动态规划算法本质也是基于分治思想,将待求解问题分解成若干个子问题。但是传统的分治法经分解得到的子问题往往不是相互独立的,因此在分治法求解的过程中有些子问题会被重复计算多次,这种冗余计算使得算法的时间复杂度增大。

那么我们很自然地会想到,可以用空间换时间,如果 把已解决的子问题的答案保存在表格中,再次需要时从表格中查找已经求解的答案,就可以避免大量的重复计算 ,这就是动态规划算法。

下面我们通过最长公共子序列问题的求解,进一步了解动态规划算法在实际应用中如何实现。

2. 最长公共子序列(LCS)问题

2.1 子序列定义

给定序列 X = { x 1 , x 2 , … , x m } X=\{x_1, x_2, … ,x_m\} X={x1,x2,,xm},若序列 Z = { z 1 , z 2 , … , z k } Z=\{z_1, z_2, …, z_k\} Z={z1,z2,,zk} X X X子序列,则存在一个严格递增下标序列 { i 1 , i 2 , … , i k } \{i_1, i_2, …, i_k\} {i1,i2,,ik},使得对于所有 j = 1 , 2 , … , k j=1, 2, … ,k j=1,2,,k,有 z j = x i j z_j={x_i}_{j} zj=xij

例如:序列 Z = { B , C , D , A } Z=\{B,C,D,A\} Z={BCDA}是序列 X = { A , B , C , B , D , A , B } X=\{A,B,C,B,D,A,B\} X={ABCBDAB}的子序列,相应的递增下标序列为 { 2 , 3 , 5 , 6 } \{2,3,5,6\} {2356}

给定2个序列 X = { x 1 , x 2 , … , x m } X=\{x_1, x_2, … ,x_m\} X={x1,x2,,xm} Y = { y 1 , y 2 , … , y n } Y=\{y_1, y_2, … ,y_n\} Y={y1,y2,,yn},若另一序列 Z Z Z既是 X X X的子序列又是 Y Y Y的子序列,则称 Z Z Z是序列 X X X Y Y Y公共子序列,最大长度的 Z Z Z即为 X X X Y Y Y的最长公共子序列(LCS)。

2.2 LCS的子问题与数据结构设计

X X X Y Y Y的LCS可分解为2种情况:

  1. 如果 x m = y n x_m=y_n xm=yn,那么求 X m − 1 X_{m-1} Xm1 Y n − 1 Y_{n-1} Yn1的LCS。
  2. 如果 x m ≠ y n x_m \neq y_n xm=yn,那么求 X m − 1 X_{m-1} Xm1 Y Y Y的LCS,求 X X X Y n − 1 Y_{n-1} Yn1的LCS,取两者中的最大的。

因此,将c[i, j]定义为 X i X_i Xi Y j Y_j Yj的LCS长度, i = 0 ∼ m i=0 \sim m i=0m j = 0 ∼ n j=0 \sim n j=0n

c [ i ] [ j ] = { 0 i = 0 , j = 0 c [ i − 1 ] [ j − 1 ] + 1 i , j > 0 ; x i = y j max ⁡ c [ i ] [ j − 1 ] , c [ i − 1 ] [ j ] i , j > 0 ; x i ≠ y j c[i][j]=\left\{\begin{matrix} 0 & i=0,j=0 \\ c[i-1][j-1] + 1 & i,j>0;x_i=y_j \\ \max{c[i][j-1], c[i-1][j]} & i,j>0;x_i \neq y_j \end{matrix}\right. c[i][j]= 0c[i1][j1]+1maxc[i][j1],c[i1][j]i=0,j=0i,j>0;xi=yji,j>0;xi=yj

3. 程序代码

下面我们用C++对上述递归式进行代码实现,首先使用lcs.cpp找出一个LCS,在此基础上再扩展到lcs_all.cpp找出全部LCS。

3.1 lcs.cpp(找出一个LCS)

lcs.cpp按照《算法导论》一书上的伪代码改编而成,在书中伪代码的基础上,实现了不用表b,只用表c来完成找出最大公共子序列的任务。因为每个c[i][j]只依赖于c[i−1][j]c[i][j−1]c[i−1][j−1]三项,当给定c[i][j]时,我们可以在 O ( 1 ) O(1) O(1)的时间内判定出c[i][j]是使用了三项中的哪一项。从而节约了 Θ ( m n ) \Theta(mn) Θ(mn)的空间。需要注意的是:如果两个字符串存在多个LCS时,按照书中伪代码实现的lcs.cpp只能输出其中一个LCS。

//动态规划求解并输出其中一个LCS 
#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

int max(int a, int b) {  //返回a,b中值较大的元素 
	return (a > b) ? a : b;
}

int lcs_length(string sx, string sy, int **c) { //动态规划计算LCS的长度
	int xlen = sx.length();
	int ylen = sy.length();
	//c[i][j]记录sx[i]与sy[j]的LCS的长度  
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) {
		for (int j = 0; j < ylen + 1; j++) {
			if (i == 0 || j == 0) {             //情形1:i = 0或j = 0; 
				c[i][j] = 0;
			}
			else if (sx[i - 1] == sy[j - 1]) { //情形2:i, j > 0且sx[i-1] = sy[j-1] 
				c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1;	
			}
			else {                             //情形3:i, j > 0且sx[i-1] != sy[j-1] 
				c[i][j] = max(c[i][j - 1], c[i - 1][j]);
			}
		}
	}
	return c[xlen][ylen];
}

void print_lcs(int **c, string sx, int i, int j, string &s) { //递归将sx与sy的一个LCS赋值给字符串s 
	if (i == 0 || j == 0) {             //对应lcs_length()中的情形1 
		return;
	}	
	if (c[i][j] == c[i - 1][j]) {       //对应lcs_length()中的情形3 
		print_lcs(c, sx, i - 1, j, s);
	}
	else if (c[i][j] == c[i][j - 1]) {  //对应lcs_length()中的情形3  
		print_lcs(c, sx, i, j - 1, s);
	}
	else {                              //对应lcs_length()中的情形2 
		print_lcs(c, sx, i - 1, j - 1, s);
		s += sx[i - 1];
	}
}

int main() {
	string sx, sy;
	cout << "Please enter the string x and the string y:" << endl;
	cout << "sx: ";
	cin >> sx;
	cout << "sy: ";
	cin >> sy;
	int xlen = sx.length();
	int ylen = sy.length();
	int **c = new int *[xlen + 1];     //为动态规划表开空间 
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) {
		c[i] = new int [ylen + 1];
	}
	int maxlen = lcs_length(sx, sy, c);
	cout << "The length of LCS is " << maxlen << endl;
	string s;
	print_lcs(c, sx, xlen, ylen, s);
	cout << "The LCS of sx and sy is: " << s << endl;
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) { //释放占用的空间 
        delete[]c[i];
    }
    delete[]c;
	return 0;
} 

3.2 lcs_all.cpp(找出全部LCS)

为了输出全部的LCS,我对lcs.cpp中的print_lcs函数进行了改进,改进后的代码见lcs_all.cpp。在lcs_all.cpp中,我从动态规划表右下角开始回溯,直到到达表的上边界或左边界停止。若sx[i-1]=sy[j-1],则把这个字符放入最长公共子序列中;若sx[i-1] != sy[j-1],则比较c[i-1][j]c[i][j-1]的值,跳入值较大的继续进行判断;若c[i-1][j] == c[i][j-1],说明最长公共子序列有多个,两边都要进行回溯。最后将所有的LCS都保存在set中。需要注意的是:当字符串过长时,由于回溯范围过广,输出全部的LCS耗时很长。

//动态规划求解并输出所有的LCS
#include <iostream>
#include <string>
#include <set>

using namespace std;

set<string> lcsSet;      //将所有的lcs保存在set中 

int max(int a, int b) {  //返回a,b中值较大的元素 
	return (a > b) ? a : b;
}

int lcs_length(string sx, string sy, int **c) { //动态规划计算LCS的长度
	int xlen = sx.length();
	int ylen = sy.length();
	//c[i][j]记录sx[i]与sy[j]的LCS的长度  
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) {
		for (int j = 0; j < ylen + 1; j++) {
			if (i == 0 || j == 0) {             //情形1:i = 0或j = 0; 
				c[i][j] = 0;
			}
			else if (sx[i - 1] == sy[j - 1]) { //情形2:i, j > 0且sx[i-1] = sy[j-1] 
				c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1;	
			}
			else {                             //情形3:i, j > 0且sx[i-1] != sy[j-1] 
				c[i][j] = max(c[i][j - 1], c[i - 1][j]);
			}
		}
	}
	return c[xlen][ylen];
}

string reverse(string s) { //将字符串s逆序 
	int low = 0;
	int high = s.length() - 1;
	while (low < high) {  
		char temp = s[low]; //交换字符串最低位和最高位 
		s[low] = s[high];
		s[high] = temp;
		low++;
		high--;
	}
	return s;
} 

void print_lcs(int **c, string sx, string sy, int i, int j, string s) { //根据动态规划表回溯 
	while (i > 0 && j > 0) {      //从动态规划表最右下角开始回溯,直至到达i或j小于等于0为止 
		if (sx[i - 1] == sy[j - 1]) { //若sx[i-1] == sy[j-1],则把这个字符放入LCS中
			s += sx[i - 1];
			i--;
			j--;
		}
		else {  //若sx[i-1] != sy[j-1],则比较c[i-1][j]和c[i][j-1]的值,跳入值较大的继续进行判断
			if (c[i - 1][j] > c[i][j - 1]) { 
				i--;
			}
			else if (c[i - 1][j] < c[i][j - 1]) {
				j--;
			}	
			else {  //若c[i-1][j] == c[i][j-1],说明最长公共子序列有多个,两边都要进行回溯
				print_lcs(c, sx, sy, i-1, j, s);
				print_lcs(c, sx, sy, i, j-1, s);
				return;
			}
		}
	}
	lcsSet.insert(reverse(s)); //将字符串s逆序放入集合lcsSet中 
}


int main() {
	string sx, sy;
	cout << "Please enter the string x and the string y:" << endl;
	cout << "sx: ";
	cin >> sx;
	cout << "sy: ";
	cin >> sy;
	int xlen = sx.length();
	int ylen = sy.length();
	int **c = new int *[xlen + 1];     //为动态规划表开空间 
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) {
		c[i] = new int [ylen + 1];
	}
	int maxlen = lcs_length(sx, sy, c);
	cout << "The length of LCS is " << maxlen << endl;
	string s;
	print_lcs(c, sx, sy, xlen, ylen, s);
	cout << "The LCS of sx and sy is: " << endl;
	set<string>::iterator iter = lcsSet.begin();
	for (; iter != lcsSet.end(); iter++) {
		cout << *iter << endl;
	}
	for (int i = 0; i < xlen + 1; i++) { //释放占用的空间 
        delete[]c[i];
    }
    delete[]c;
	return 0;
}

4. 运行结果

使用lcs.cpp与lcs_all.cpp时,用户需输入字符串sx和字符串sy,按下回车键,程序会输出sx和sy的LCS的长度以及LCS字符串。

4.1 lcs.cpp

  1. sx:ABCBDAB
    sy:BDCABA
    lcs:BCBA(长度为4)
    在这里插入图片描述
  1. sx:1A2C3D4B56
    sy:B1D23CA45B6A
    lcs:12C4B6(长度为6)
    在这里插入图片描述

  2. sx:aabbbbeeeeeeeeeeddddddkktylmnqqqqqqtiunmsfg
    sy:abeffffffffttttttkkkkddddddrsunnspqtrmma
    lcs:abeddddddnqtm(长度为13)
    在这里插入图片描述

4.2 lcs_all.cpp

  1. sx:ABCBDAB
    sy:BDCABA
    lcs:(长度为4)
    BCAB
    BCBA
    BDAB
    在这里插入图片描述

  2. sx:1A2C3D4B56
    sy:B1D23CA45B6A
    lcs:(长度为6)
    123456
    1234B6
    12C456
    12C4B6

在这里插入图片描述

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